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　　证券时报记者 胡飞军

　　当AI（人工智能）大模型的发展从 “外挂式辅助
”迈向对原生架构的重构 ，证券业正在经历一场从底层逻辑到服务形态的深刻变革
。近日
，广发证券副总经理
、首席信息官（CIO）辛治运接受证券时报记者专访时表示，券商转型过程中最根本的挑战并非技术 ，而是组织认知与协同模式的转变。为此
，广发证券以“自研做专、生态做广”策略，通过MCP（模型上下文协议）接入腾讯WorkBuddy生态等互联网平台智能体 ，推动专业金融能力实现标准化输出 。

　　辛治运表示
，从“外挂式辅助 ”走向“原生架构重构
”，技术选型 、模型训练固然困难 ，但更难的是让全员真正相信AI能成为业务的一部分，而不是一个“会聊天的搜索框”
。挑战主要集中在三个层面：

　　一是组织层面。传统IT（信息系统）和业务是“需求—交付 ”关系
，但在AI原生时代，这种模式跑不通 。AI能力需要持续用业务数据反馈来喂养
、迭代
。广发证券在内部推动组建业务与技术深度融合的虚拟团队 ，让双方从一开始就坐在一起定义问题。

　　二是人才层面 。既懂金融业务、又懂AI大模型的人才极度稀缺
。广发证券采取“内部培养+跨界引入
”的双轮驱动模式：一方面鼓励核心业务骨干学习AI思维
，另一方面引入AI人才深入业务一线轮岗。只有让AI人才听得懂业务语言，让业务骨干看得懂“Token（词元）和RAG（检索增强生成）”的逻辑 ，技业融合才能真正落地 。

　　三是文化层面
。这是最隐性但最关键的维度。辛治运表示
，广发证券坚持“AI是人的放大器，而不是替代品 ” ，推动AI落地时“小步快跑 、以点带面
”
，不搞大而全，也从不为AI而AI 。每一项能力上线 ，都必须回答：到底有没有帮业务提效
、有没有解决一线实际问题。

　　近来 
，广发证券已自研“天玑智融”投顾驾驶舱平台，集成近50个专业智能体 ，服务覆盖300余家营业部和数千名一线投顾；投行领域打造行业首个投行垂域大模型应用“投行文曲星 ”，落地56项细分AI功能
。

　　自研之外
，广发证券为何还要“走出去
”，与腾讯WorkBuddy等外部平台生态协同？辛治运给出的答案是：自研是做专 ，生态是做广
，两者缺一不可。

　　辛治运解释，广发证券主要有三点战略考量 。一是 ，触达更多场景
，让能力产生乘数效应
。自研平台服务的对象，是广发自身体系内的员工和客户 ，但AI能力的价值
，恰恰在于能被更广泛的场景调用。为此，广发证券与互联网大厂生态的合作 ，重在优势互补、双向赋能 。

　　二是
，用生态反馈驱动能力迭代
。外部用户持续调用金融智能体技能，会产生大量真实使用数据和反馈 ，反过来驱动模型和Skill（智能体技能）持续优化，加速形成“输出—反馈—迭代”正循环。

　　三是
，过去广发专业投研能力主要服务机构客户和高净值客群，但AI办公智能体平台让公司看到新可能：通过将专业研究与量化分析能力封装成标准化服务 ，借助WorkBuddy等生态触达更多普通投资者 。

　　“内部自研做得越深 、越扎实
，对外输出的能力就越强
、越可信——用专业厚度支撑普惠广度
。 ”辛治运说。

　　展望未来，辛治运认为 ，AI大模型对金融行业影响深远 。对券商而言
，AI对触达客户、服务客户有很大推动作用，能显著提高对长尾客户的服务水平 ，也能提升内部管理效率
。总之
，AI对降本增效作用巨大。

　　但他强调，AI大模型技术正在重塑券商竞争格局 。对头部券商来说 ，AI应用有非常大正向发展作用
，可提高业务发展能力 、管理能力，开发的Skill可面向客户拓展生态服务范围 ，起到裂变作用，大幅提升用户群体的体验。

　　谈及AI对核心业务流程的重塑
，辛治运认为，例如 ，在投研环节
，WorkBuddy等类似智能体平台正让“研报生产”从人力密集型变成“人机协创
”
。Skill将成熟研究方法论封装为标准功能，分析师一句话就能调取数据
、生成初稿 ，生产力释放是数量级的。在投顾环节
，最大变化是服务半径扩展和专业能力平权 。过去优秀投顾能力是经验型的，不可复制 ，但AI Skill可以把头部投顾方法论标准化
，赋能数千名一线投顾
。

　　辛治运还提醒，大模型在金融业应用有特殊要求 ，包括合规性、数据准确性 、反洗钱等
，比普通行业要求更高。证券公司要和腾讯等平台形成良性互动，在满足监管要求、提高客户服务满意度的同时 ，保证风险防范和合规性 。

　　“这一轮AI浪潮对所有金融机构都是一次能力重新定价的机会
。”辛治运表示，广发证券愿意做开放生态的积极建设者
，与互联网大厂一起，把专业金融服务的价值带给更广阔的用户群体。